以經(jīng)過大型數(shù)據(jù)集訓(xùn)練和優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)模型為內(nèi)核，生成式人工智能可以為數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作提供全新解決方案。基于生成式人工智能的數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作，能夠圍繞既定需求輸出具有一定原創(chuàng)性、生動(dòng)性和吸引力的多模態(tài)內(nèi)容，在改變內(nèi)容生成方式的同時(shí)，為當(dāng)前數(shù)字世界中內(nèi)容消費(fèi)向高品質(zhì)、強(qiáng)交互、深沉浸轉(zhuǎn)型提供了契機(jī)。生成式人工智能在數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作方面的突出優(yōu)勢，能夠有效提升內(nèi)容生產(chǎn)效率，一定程度上將人力從內(nèi)容生產(chǎn)環(huán)節(jié)解脫出來，進(jìn)而抽出更多精力投入至創(chuàng)意思考、策略制定，助力打造高質(zhì)量的數(shù)字內(nèi)容生態(tài)。

　　

　　雖然生成式人工智能在數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大活力和應(yīng)用潛力，但在創(chuàng)意輸出、價(jià)值引領(lǐng)、數(shù)據(jù)安全等方面亦面臨復(fù)雜挑戰(zhàn)，這些都是影響和制約數(shù)字內(nèi)容生態(tài)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵問題，必須謹(jǐn)慎對(duì)待。尤其隨著生成式人工智能應(yīng)用范圍愈發(fā)廣泛、應(yīng)用程度愈發(fā)深入，人們對(duì)技術(shù)過度主導(dǎo)可能產(chǎn)生的延續(xù)偏見、侵犯隱私、價(jià)值扭曲等議題投以較多關(guān)注。據(jù)此，有必要厘清生成式人工智能與數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作的耦合機(jī)制，繼而發(fā)掘其中的結(jié)構(gòu)缺陷和認(rèn)知黑箱，為明確技術(shù)應(yīng)用界限、完善技術(shù)賦能機(jī)制找尋可能的切口和方法。

　　

　　二、問題的提出

　　

　　究其本質(zhì)，生成式人工智能是指能夠通過機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行新內(nèi)容創(chuàng)作的一類算法，其以體量龐大的各類訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和用戶反饋數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，可以普遍接收和理解文本、圖像、語音、代碼等多類型數(shù)據(jù)，并按照具體指令輸出目標(biāo)內(nèi)容。近年來，隨著技術(shù)進(jìn)步，生成式人工智能在數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域正展現(xiàn)出更多應(yīng)用可能性，ChatGPT、DALL·E、Deepfake、StyleGAN等作為生成式人工智能的代表性案例，以較高性價(jià)比和滿意度正在給數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作帶來顛覆性影響。圍繞如何防范和規(guī)避生成式人工智能的潛在陷阱及消極影響，世界各國結(jié)合發(fā)展實(shí)際及法規(guī)基礎(chǔ)，紛紛制定實(shí)施系列引導(dǎo)性或規(guī)制性方案，為生成式人工智能治理提供了方向參考與遵循。如中國的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，新加坡的《用于生成式人工智能的人工智能模型管理框架》，歐盟的《人工智能法案（AI Act）》《人工智能責(zé)任指令（AI Liability Directive）》，以及美國針對(duì)人工智能監(jiān)管實(shí)施的行業(yè)特定戰(zhàn)略和全政府戰(zhàn)略，均是根植于本國法律體系、行政管理體系及技術(shù)應(yīng)用場景而產(chǎn)生的人工智能監(jiān)管方案。而面對(duì)生成式人工智能迅猛發(fā)展所帶來的新機(jī)遇、新風(fēng)險(xiǎn)，亟待于全球治理視野下建立新的監(jiān)管機(jī)制。聚焦生成式人工智能在數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐及風(fēng)險(xiǎn)防范，學(xué)界主要循著以下三種路徑進(jìn)行探討。

　　

　　一是生成式人工智能影響機(jī)制的研究路徑。從跨學(xué)科視角看，生成式人工智能深刻改變著創(chuàng)作者的構(gòu)思及創(chuàng)作實(shí)踐，因此被視為具有獨(dú)特功能的新媒介。其雖在增強(qiáng)個(gè)體創(chuàng)造力方面有效，但亦會(huì)抹殺內(nèi)容創(chuàng)作的多樣性。人機(jī)協(xié)同視角下，如何促成和實(shí)現(xiàn)生成式人工智能與內(nèi)容創(chuàng)作者的有機(jī)競合引發(fā)學(xué)界關(guān)注和思考。有研究關(guān)注探討了生成式人工智能與教育工作者的合作關(guān)系，指出人的教學(xué)洞察力與倫理思考和人工智能形成互補(bǔ)，二者合作將推動(dòng)提升未來教育的可及性、個(gè)性化與影響力。另有研究提出，要用好生成式人工智能，就需要系統(tǒng)性、批判性地審視其作用機(jī)制，應(yīng)將其作為內(nèi)容創(chuàng)作的重要輔助工具，而非過度凸顯或限制其影響力。此研究路徑對(duì)于生成式人工智能賦能數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作的探討，已經(jīng)跳脫出單純強(qiáng)調(diào)生成式人工智能具體功效的論斷，著重從跨學(xué)科和人機(jī)協(xié)同視角出發(fā)，思考如何依托生成式人工智能更好激發(fā)創(chuàng)新力、提高生產(chǎn)力。

　　

　　二是生成式人工智能治理機(jī)制的研究路徑。有研究在系統(tǒng)梳理生成式人工智能應(yīng)用過程中存在的缺乏監(jiān)管、虛假信息、深度偽造內(nèi)容、算法偏見、社會(huì)監(jiān)視、侵犯隱私等挑戰(zhàn)的基礎(chǔ)上，指出要堅(jiān)持監(jiān)管與自律并重，負(fù)責(zé)任地運(yùn)用生成式人工智能。但需要警惕的是，生成式人工智能價(jià)值鏈中，各類參與主體法律地位的不明確，或?qū)е聠栘?zé)制的模糊性，進(jìn)而影響整體治理效能。在探討生成式人工智能高效治理的先決要素時(shí)，可觀察性、可檢查性和可修改性被認(rèn)為是其關(guān)鍵條件。風(fēng)險(xiǎn)管理框架下，生成式人工智能治理悖論引發(fā)關(guān)注，治理修復(fù)的概念被提上日程，即以多中心共同治理扭轉(zhuǎn)以往治理模式中的權(quán)力失衡局面。無獨(dú)有偶，考慮到技術(shù)演進(jìn)的動(dòng)態(tài)性與持續(xù)性，自適應(yīng)治理亦被視為生成式人工智能治理的另一有效框架。此研究路徑重點(diǎn)關(guān)注生成式人工智能在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域中的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與治理，廣泛引入新的治理理論與思路，實(shí)證主義色彩凸顯，但缺乏對(duì)技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)與潛在風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)性審視。

　　

　　三是生成式人工智能應(yīng)用前景的研究路徑。在對(duì)生成式人工智能打造定制化學(xué)習(xí)體驗(yàn)的考察中，智能生成內(nèi)容的吸引力和有效性得以證實(shí)，學(xué)者們認(rèn)為基于生成式人工智能的各類內(nèi)容變體未來將有更豐富應(yīng)用場景。同樣，在視覺內(nèi)容創(chuàng)作的對(duì)比研究中，人工智能生成的圖像較之人造圖像更具視覺沖擊力和競爭力，或?qū)⒊蔀橐曈X營銷內(nèi)容的重要新興力量。在分析生成式人工智能創(chuàng)造力的基礎(chǔ)上，有研究指出，借助生成式人工智能力量，研究人員、藝術(shù)家和創(chuàng)作者可以有效解鎖藝術(shù)表達(dá)和故事設(shè)計(jì)的新可能性。著眼于元宇宙的未來發(fā)展，有研究認(rèn)為，生成式人工智能作為未來技術(shù)進(jìn)步的核心組件，其與元宇宙的專業(yè)平臺(tái)結(jié)合，有望打造出新的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)空間。此研究路徑側(cè)重關(guān)注生成式人工智能未來發(fā)展趨向及應(yīng)用領(lǐng)域，提出了技術(shù)應(yīng)用場景的諸多可能性，然而，對(duì)于如何推進(jìn)生成式人工智能健康可持續(xù)發(fā)展，以及如何有效規(guī)避和消除風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，未提出系統(tǒng)性的解決方案。

　　

　　總體來看，既有研究側(cè)重于從生成式人工智能應(yīng)用的影響、治理及前景的邏輯展開，研究體現(xiàn)出較強(qiáng)理論與實(shí)踐價(jià)值，但在研究視角的開放性、研究議題的深入性、研究主體的交叉性、研究結(jié)論的可操作性方面仍有進(jìn)一步拓展的空間。鑒于此，本研究將從整全觀視角出發(fā)，重點(diǎn)剖析生成式人工智能與數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作之間的耦合關(guān)系，以及生成式人工智能在用于數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作中所面臨的制度挑戰(zhàn)與倫理挑戰(zhàn)，在此基礎(chǔ)上嘗試提出生成式人工智能與數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作融合共生、協(xié)同共進(jìn)的可行性路徑，以期為高質(zhì)量數(shù)字內(nèi)容生態(tài)建設(shè)提供框架參考。

　　

　　三、邏輯耦合

　　

　　生成式人工智能與數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作的互構(gòu)機(jī)制

　　

　　新一輪科技革命中，生成式人工智能發(fā)展格局瞬息萬變，持續(xù)解構(gòu)和重塑數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作生態(tài)，其自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不斷升級(jí)與突破，能夠使其生成更貼合情境、更細(xì)致入微的數(shù)字內(nèi)容。生成式人工智能與數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作的融合互構(gòu)，有助于提升技術(shù)智能化水平、提高內(nèi)容生產(chǎn)力、增強(qiáng)用戶參與度，二者在邏輯交叉與耦合中共同構(gòu)筑數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作新景觀。

　　

　?。ㄒ唬┤藱C(jī)協(xié)同促成頭腦風(fēng)暴與創(chuàng)意涌現(xiàn)

　　

　　生成式人工智能的迭代升級(jí)推動(dòng)人機(jī)高效協(xié)同和適配，為數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域帶來新一波的創(chuàng)新浪潮。當(dāng)生成式人工智能的算法模型被注入人類創(chuàng)作者的思考與想法，有助于提高其內(nèi)容生產(chǎn)力與創(chuàng)造力，而人類創(chuàng)作者亦可以將生成式人工智能作為靈感來源，輔助創(chuàng)意生成。在創(chuàng)意寫作過程中，人類創(chuàng)作者可以將來源于生成式人工智能的想法作為思維“跳板”，進(jìn)而發(fā)散性創(chuàng)作多樣化的故事情節(jié)。同時(shí)，生成式人工智能能夠?yàn)槿祟悇?chuàng)作者提供多個(gè)創(chuàng)意起點(diǎn)或提示，引導(dǎo)和幫助創(chuàng)作者克服“空白頁”“開頭難”的寫作障礙。基于算法和大數(shù)據(jù)的有力加持，人類創(chuàng)作者可以較為系統(tǒng)、全面、準(zhǔn)確地了解內(nèi)容產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀、消費(fèi)者偏好及其他創(chuàng)作者動(dòng)態(tài)，為面向內(nèi)容創(chuàng)新的頭腦風(fēng)暴提供扎實(shí)的信息基礎(chǔ)。這些數(shù)據(jù)將幫助人類創(chuàng)作者及時(shí)識(shí)別新的市場需求、發(fā)掘新的創(chuàng)作方向，于集思廣益中探索新的創(chuàng)意路徑，進(jìn)而加速內(nèi)容創(chuàng)作過程，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)人類創(chuàng)作者的思維發(fā)散與創(chuàng)意涌現(xiàn)。

　　

　　生成式人工智能以人類實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)新提示為基礎(chǔ)，助力人類創(chuàng)作者突破自身創(chuàng)新障礙。人類的創(chuàng)意生成往往具有突發(fā)性、偶然性和不規(guī)律性，生成式人工智能雖更多側(cè)重于經(jīng)驗(yàn)組合和創(chuàng)新模仿，但仍在不斷探索人類創(chuàng)造力的奧妙之處。人工智能模型的實(shí)施方式及參數(shù)設(shè)置能夠決定其內(nèi)容輸出的創(chuàng)造性或衍生性，如通過調(diào)整“溫度”（Temperature）參數(shù)與“核采樣”（Top_p）參數(shù)可以控制生成式人工智能模型的概率分布，使所生成的內(nèi)容更多樣化或更集中化，控制生成式人工智能在內(nèi)容創(chuàng)作方面的創(chuàng)造力和專注度，以適應(yīng)和滿足多樣化的內(nèi)容創(chuàng)作需求。基于此，生成式人工智能的模型參數(shù)與人類創(chuàng)新提示的差異化組合，將共同促成不同程度的創(chuàng)意涌現(xiàn)，這對(duì)于驅(qū)動(dòng)生成式人工智能進(jìn)行高質(zhì)量的類人敘事，以及拓寬人類創(chuàng)作者自身創(chuàng)新視野具有重要意義。但亦需意識(shí)到，圍繞數(shù)字內(nèi)容的創(chuàng)意寫作，生成式人工智能并非一定能增強(qiáng)人類創(chuàng)造力，如其在新穎性方面可以增強(qiáng)人類創(chuàng)意寫作能力，而在有用性方面則不然。因此，要對(duì)生成式人工智能驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新和創(chuàng)意涌現(xiàn)予以客觀和辯證對(duì)待。

　　

　?。ǘ┲悄軕?yīng)用提高內(nèi)容創(chuàng)作的可擴(kuò)展性

　　

　　信息冗余時(shí)代，高質(zhì)量內(nèi)容廣受歡迎但仍顯稀缺，生成式人工智能的介入使得規(guī)?；膬?nèi)容生產(chǎn)成為現(xiàn)實(shí)，且能保障較高質(zhì)量和內(nèi)容多樣性，促進(jìn)內(nèi)容創(chuàng)作在效率和交互性等方面得以延展。一方面，生成式人工智能可以有效提高內(nèi)容生產(chǎn)力。內(nèi)容創(chuàng)作過程中，生成式人工智能可以基于人類創(chuàng)作者特定需求，依托自然語言處理（NLP）和自然語言生成（NLG）技術(shù)，自動(dòng)執(zhí)行內(nèi)容生成任務(wù)，輸出符合受眾內(nèi)容消費(fèi)偏好和引發(fā)共鳴的內(nèi)容。隨著智能應(yīng)用越發(fā)能夠處理日常的內(nèi)容生成任務(wù)，人類創(chuàng)作者則可以更專注于創(chuàng)意涌現(xiàn)、內(nèi)容構(gòu)思、傳播策略等高價(jià)值任務(wù)，以提升內(nèi)容創(chuàng)作整體工作效率。在負(fù)責(zé)內(nèi)容生成的同時(shí)，生成式人工智能亦可對(duì)已完成內(nèi)容進(jìn)行多模態(tài)轉(zhuǎn)換，調(diào)整或重新制作適用于不同平臺(tái)的內(nèi)容格式或形態(tài)，如實(shí)現(xiàn)文字視頻化、視頻圖像化、圖像音頻化等，保證內(nèi)容生成與傳播的時(shí)效性。

　　

　　另一方面，生成式人工智能在內(nèi)容創(chuàng)作過程中能夠有效強(qiáng)化與目標(biāo)受眾的交互性，打造個(gè)性化交互場景。其能夠以類人角色處理和應(yīng)對(duì)來自用戶的交互行為，并為之提供即時(shí)性、個(gè)性化的內(nèi)容輸出響應(yīng)。生成式人工智能作為一種交流工具，其與人交流時(shí)某種程度上有助于培養(yǎng)人的社交技能，使人能夠在人機(jī)互動(dòng)中找到心靈慰藉，對(duì)人的社交健康將是有益的。如谷歌的人工智能聊天系統(tǒng)Bard經(jīng)過科學(xué)設(shè)計(jì)與大量訓(xùn)練，可以較準(zhǔn)確理解和響應(yīng)各種口音、方言和講話方式，且具備一定的人類同理心，由此融合了人工智能與人的雙重優(yōu)勢，確保其在內(nèi)容輸出與交互過程中能與目標(biāo)受眾產(chǎn)生共鳴。交互性的達(dá)成與強(qiáng)化能夠在內(nèi)容與目標(biāo)受眾之間建立信任與情感聯(lián)系，對(duì)于滿足受眾需求、建構(gòu)品牌共識(shí)至關(guān)重要。需要注意的是，人工智能與人類智慧相互補(bǔ)充的共生關(guān)系，是促成和凸顯這一交互性特征的基礎(chǔ)。

　　

　?。ㄈ┤S介入突破內(nèi)容創(chuàng)作的敘事界限

　　

　　生成式人工智能通過革新內(nèi)容創(chuàng)作流程、提供個(gè)性化體驗(yàn)、強(qiáng)化受眾參與度等重塑數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作環(huán)境，其對(duì)內(nèi)容生成的全方位融入，促使內(nèi)容創(chuàng)作不斷突破既有界限，向更廣闊視野延展挺進(jìn)。于需求滿足而言，生成式人工智能一定程度上能夠助力內(nèi)容創(chuàng)作跳脫出同質(zhì)化傾向，其以用戶行為數(shù)據(jù)和使用偏好為參照，創(chuàng)作輸出與用戶個(gè)人偏好或特定需求相契合、易引發(fā)用戶產(chǎn)生共鳴的內(nèi)容。加之一些生成式人工智能應(yīng)用可以直接與目標(biāo)受眾對(duì)話，激發(fā)和培養(yǎng)用戶的新想法，提出符合個(gè)體風(fēng)格的行動(dòng)建議，進(jìn)而促成內(nèi)容生成與應(yīng)用的超個(gè)性化，即緊密貼合與滿足特定用戶的指定需求。如BuzzFeed推出的人工智能食譜生成器，可結(jié)合用戶給定的食材、飲食習(xí)慣、過敏經(jīng)歷、就餐人數(shù)等為用戶提供定制菜譜。聯(lián)合利華與無障礙應(yīng)用Be My Eyes進(jìn)行合作，以生成式人工智能為支撐，為盲人和低視力人群提供購物、烹飪等服務(wù)體驗(yàn)。從生成式人工智能最新技術(shù)進(jìn)展來看，其可以從結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中發(fā)掘隱藏規(guī)律，并自動(dòng)對(duì)其進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，以智能對(duì)話和視覺敘事相結(jié)合方式給出見解和決策建議。

　　

　　于內(nèi)容形態(tài)而言，生成式人工智能基于指令精準(zhǔn)識(shí)別，已可實(shí)現(xiàn)多模態(tài)、多語言的結(jié)果輸出，為內(nèi)容的跨媒介、跨地區(qū)、跨語種呈現(xiàn)與傳播提供便利條件。如在國際傳播語境中，可以利用生成式人工智能將新聞稿件轉(zhuǎn)換成不同語言的文本、圖像、視頻等格式內(nèi)容，并結(jié)合傳播對(duì)象國或地區(qū)表達(dá)習(xí)慣翻譯成多種語言，不僅提高內(nèi)容產(chǎn)出效率，亦可確保國際傳播內(nèi)容、觀點(diǎn)等在不同場景和語境中的高質(zhì)量與一致性。另外，生成式人工智能正驅(qū)動(dòng)內(nèi)容創(chuàng)作進(jìn)一步釋放想象力、打造超現(xiàn)實(shí)空間，為用戶帶來強(qiáng)烈沉浸式體驗(yàn)。Meta正著手探索MusicGen、AudioGen和EnCodec，嘗試對(duì)用戶肢體語言、所處情境等準(zhǔn)確響應(yīng)，進(jìn)而為其打造專屬音樂場景。在游戲領(lǐng)域，生成式人工智能可以創(chuàng)建具有較高逼真度和自適應(yīng)能力的虛擬環(huán)境，如模擬復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)和天氣狀況，亦可使非玩家角色（NPC）表現(xiàn)出更自然、更細(xì)膩的反應(yīng)，增強(qiáng)游戲情節(jié)生動(dòng)性和玩家參與度。

　　

　?。ㄋ模┳赃m應(yīng)動(dòng)態(tài)評(píng)估反哺內(nèi)容生成決策

　　

　　基于生成式人工智能的內(nèi)容輸出并非總是最理想或最準(zhǔn)確的結(jié)果，后續(xù)仍需要一定程度的人工干預(yù)。于目前實(shí)踐來看，生成式人工智能在對(duì)所創(chuàng)作內(nèi)容進(jìn)行效果評(píng)估方面應(yīng)用愈發(fā)成熟，可根據(jù)內(nèi)容轉(zhuǎn)化率、用戶行為、交互數(shù)據(jù)等指標(biāo)分析內(nèi)容表現(xiàn)，繼而以評(píng)估效果為參考、以目標(biāo)數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，明確需要改進(jìn)的領(lǐng)域和著力點(diǎn)，對(duì)下一步的內(nèi)容生成與優(yōu)化進(jìn)行決策調(diào)整。面向高質(zhì)量的內(nèi)容消費(fèi)需求，對(duì)所生成內(nèi)容的質(zhì)量檢驗(yàn)重要且必要。在人工干預(yù)和引導(dǎo)下，生成式人工智能能夠?qū)λ鶆?chuàng)作內(nèi)容進(jìn)行原創(chuàng)性、標(biāo)準(zhǔn)性和結(jié)構(gòu)性檢查，并實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化，將內(nèi)容生成結(jié)果與預(yù)設(shè)條件比對(duì)，并結(jié)合檢查結(jié)果進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化，以確保所輸出內(nèi)容符合要求。其中，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）對(duì)于內(nèi)容創(chuàng)建與檢驗(yàn)起到基礎(chǔ)性支撐作用，其生成器與鑒別器兩部分在競爭對(duì)抗中推動(dòng)生成式人工智能的學(xué)習(xí)進(jìn)化，進(jìn)而在真實(shí)性內(nèi)容打造方面取得重要進(jìn)展。

　　

　　搜索引擎優(yōu)化（SEO）是提高內(nèi)容可見度與可及性的重要切入口。生成式人工智能可以結(jié)合內(nèi)容主題、關(guān)鍵詞使用規(guī)律、內(nèi)容風(fēng)格等影響排名的因素，幫助人類創(chuàng)作者結(jié)合搜索引擎排名規(guī)則，創(chuàng)作自帶流量屬性和高可見度的內(nèi)容。生成式人工智能基于大數(shù)據(jù)及算法，可以建議或自動(dòng)設(shè)置目標(biāo)關(guān)鍵詞，將影響可讀性、可見性等指標(biāo)的參數(shù)在內(nèi)容創(chuàng)作過程中進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化，并使人類創(chuàng)作者了解和熟悉搜索引擎優(yōu)化的具體實(shí)踐及算法更新，從而確保內(nèi)容在相關(guān)搜索結(jié)果中保持高相關(guān)性和高可見度。結(jié)合實(shí)時(shí)用戶數(shù)據(jù)分析，生成式人工智能亦可以在已輸出內(nèi)容基礎(chǔ)上，對(duì)標(biāo)題、語氣、視聽效果等進(jìn)行調(diào)整和改變，以更加理解和契合用戶搜索意圖，讓用戶更輕松找到所需內(nèi)容。

　　

　　四、現(xiàn)實(shí)障礙

　　

　　生成式人工智能用于數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作的問題診斷

　　

　　正如其他創(chuàng)新工具一樣，生成式人工智能在初期應(yīng)用階段也面臨著不少問題，且隨著應(yīng)用逐漸深入，一些挑戰(zhàn)愈發(fā)凸顯。生成式人工智能在數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域所面臨的現(xiàn)實(shí)障礙，既包括與新技術(shù)相關(guān)的學(xué)習(xí)曲線，亦涉及技術(shù)應(yīng)用可能衍生的創(chuàng)新阻滯、延續(xù)偏見、數(shù)據(jù)安全等風(fēng)險(xiǎn)。認(rèn)清這些問題挑戰(zhàn)，有助于為技術(shù)善用和高品質(zhì)數(shù)字內(nèi)容生態(tài)建設(shè)提供著力點(diǎn)。

　　

　?。ㄒ唬┘夹g(shù)使用存在慣性依賴，造成創(chuàng)新阻滯

　　

　　生成式人工智能的高效率使其越發(fā)在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域大展拳腳，機(jī)器生產(chǎn)內(nèi)容的比重不斷增加，人類創(chuàng)作者對(duì)其依賴程度亦有所加深。充分發(fā)揮技術(shù)的工具屬性固然有益，然而對(duì)技術(shù)應(yīng)用的過度和慣性依賴則容易對(duì)人類創(chuàng)造力形成阻礙。人類創(chuàng)造力的生發(fā)需要積極的情緒刺激，生成式人工智能在理解和欣賞人類情感、經(jīng)驗(yàn)和文化背景的細(xì)微差別方面，較之真人仍有較大差異。這就導(dǎo)致在人機(jī)互動(dòng)時(shí)，生成式人工智能難以復(fù)制或替代現(xiàn)實(shí)生活中的經(jīng)驗(yàn)感知及人際互動(dòng)，更多是機(jī)械式的既有觀點(diǎn)組合與呈現(xiàn)，進(jìn)而可能導(dǎo)致人類創(chuàng)作者難以接觸到新的思想觀點(diǎn)，直接或間接地被困在冰冷的算法世界中，漸次與思想碰撞、觀點(diǎn)交鋒相疏離。高頻的人機(jī)交互與技術(shù)的刻板響應(yīng)，一定程度上造成積極情感刺激的匱乏，這對(duì)于激發(fā)人類創(chuàng)新創(chuàng)造意識(shí)無疑是無益的。

　　

　　基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和算法模型的生成式人工智能，往往依托現(xiàn)有數(shù)據(jù)中的創(chuàng)作模式和風(fēng)格進(jìn)行內(nèi)容生成，其創(chuàng)作內(nèi)容具有較高的統(tǒng)一性、相似性和可預(yù)測性。加之技術(shù)本身尚不具備人類直覺和對(duì)情境理解的深度，其本質(zhì)上缺乏像人類一樣的創(chuàng)造力。數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作對(duì)生成式人工智能的慣性依賴，易陷入規(guī)?；⒖觳褪降膬?nèi)容生產(chǎn)窠臼與陷阱之中，在為目標(biāo)群體進(jìn)行個(gè)性化內(nèi)容供給時(shí)，將加速和固化圈層效應(yīng)，群體內(nèi)部思想一致性傾向更加凸顯，思想多樣性的發(fā)展空間不斷被擠壓甚至完全銷聲匿跡，最終導(dǎo)致群體極化和思維固化。對(duì)生成式人工智能的慣性依賴，在加劇內(nèi)容同質(zhì)化和觀點(diǎn)集中化的同時(shí)，亦將扼殺人類創(chuàng)造力，于一定范圍和時(shí)期內(nèi)造成創(chuàng)新阻滯。

　　

　　（二）訓(xùn)練數(shù)據(jù)或存潛在偏見，帶來價(jià)值誤導(dǎo)

　　

　　在推動(dòng)生成式人工智能迭代升級(jí)的同時(shí)，亦應(yīng)正視其可能延續(xù)人類偏見的問題。生成式人工智能模型可能無意中延續(xù)或放大其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中潛藏的人類偏見，包括關(guān)于性別、種族、文化等的刻板印象，或會(huì)無差別地體現(xiàn)在模型的生成結(jié)果中。技術(shù)演進(jìn)視角下，生成式人工智能的更新改進(jìn)速率已遠(yuǎn)超摩爾定律，且其能夠以較低成本復(fù)制和共享，使其能夠在較短周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)更新?lián)Q代和創(chuàng)新擴(kuò)散。然而，較低的邊際成本在促進(jìn)模型擴(kuò)散應(yīng)用的同時(shí)，也導(dǎo)致模型中潛在偏見進(jìn)一步延續(xù)或強(qiáng)化，加之部分模型開發(fā)和應(yīng)用者不能對(duì)既有模型進(jìn)行負(fù)責(zé)任的訓(xùn)練和優(yōu)化，來源于數(shù)據(jù)、算法設(shè)計(jì)者或其他利益相關(guān)方的價(jià)值偏見預(yù)設(shè)和共生于生成式人工智能模型之中，潛移默化中將對(duì)目標(biāo)受眾形成價(jià)值誤導(dǎo)，亦容易給社會(huì)主流價(jià)值帶來消解和沖擊風(fēng)險(xiǎn)。

　　

　　另外，生成式人工智能在決策制定方面缺乏透明度，從而出現(xiàn)“決策黑箱”。人類創(chuàng)作者、目標(biāo)受眾及監(jiān)管部門等主體難以了解其內(nèi)容生成方式、算法規(guī)則及其所使用的數(shù)據(jù)源，從而無法審核生成式人工智能的內(nèi)容生成過程，也就難以驗(yàn)證或識(shí)別偏見。當(dāng)這類內(nèi)容生成機(jī)制不明確或不負(fù)責(zé)任的生成式人工智能模型被普遍部署至生活服務(wù)、醫(yī)療保健、刑事司法、教育培訓(xùn)等領(lǐng)域，成為制定和執(zhí)行決策的數(shù)字化身，或?qū)⒃诟鼜V范圍內(nèi)帶來歧視性傷害。對(duì)此，亟須建立嚴(yán)格的規(guī)則公示、數(shù)據(jù)審查、流程監(jiān)督與追責(zé)問責(zé)機(jī)制，在向目標(biāo)受眾解釋算法邏輯的同時(shí)，及時(shí)識(shí)別、消除結(jié)果輸出中可能存在的價(jià)值偏見，增強(qiáng)模型決策的可解釋性和透明度。

　　

　　（三）數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)全域多發(fā)，消解主體互信

　　

　　廣泛的數(shù)據(jù)來源與龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模在奠定生成式人工智能堅(jiān)實(shí)底座的同時(shí)，也引發(fā)各界對(duì)數(shù)據(jù)安全的嚴(yán)重?fù)?dān)憂。尤其在模型訓(xùn)練及開展服務(wù)過程中，不加限制的數(shù)據(jù)輸入勢必會(huì)帶來安全風(fēng)險(xiǎn)，需予以關(guān)注。數(shù)據(jù)是生成式人工智能模型持續(xù)完善的源頭活水，用戶對(duì)模型的使用即意味著其行為數(shù)據(jù)受到不同程度監(jiān)控和追蹤，并被用于模型的更新訓(xùn)練。其中除用戶交互數(shù)據(jù)外，亦可能包括用戶隱私數(shù)據(jù)及其他敏感信息，如此類數(shù)據(jù)被泄露、濫用或非法訪問，將危及用戶和目標(biāo)受眾等主體權(quán)益，嚴(yán)重者甚至危及國家安全。伴隨生成式人工智能系統(tǒng)所采集及存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)體量不斷增加，上述數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)將愈發(fā)凸顯。同時(shí)，這些模型的開放性容易使其受到數(shù)據(jù)惡意輸入或操控，從而扭曲或改變輸出結(jié)果，離間或分化社會(huì)認(rèn)知，造成社會(huì)主體間信任瓦解乃至崩塌，給社會(huì)穩(wěn)定和國家安全帶來風(fēng)險(xiǎn)。在生成式人工智能應(yīng)用過程中，一些新的網(wǎng)絡(luò)安全威脅也不斷出現(xiàn)，如一些看似由人工智能生成的內(nèi)容會(huì)誘騙用戶點(diǎn)擊，進(jìn)而會(huì)無意中啟動(dòng)惡意軟件，且這種惡意軟件和網(wǎng)絡(luò)攻擊，較之傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)更難檢測、識(shí)別和應(yīng)對(duì)。

　　

　　生成式人工智能在數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作中出現(xiàn)的“深度偽造”問題亦需引起重視。模型應(yīng)用的開放使得幾乎所有人都可輕松制作“深度偽造”內(nèi)容，包括圖像、視頻等，這些內(nèi)容在新聞、娛樂、商業(yè)、政治等領(lǐng)域已廣泛出現(xiàn)和傳播，其中不乏謠言和虛假信息，存在侵蝕公眾信任、暗藏商業(yè)欺詐、操控輿論、炒作社會(huì)情緒、制造對(duì)立等風(fēng)險(xiǎn)。這些風(fēng)險(xiǎn)問題表征著基于生成式人工智能的“深度偽造”具有潛在“武器化”傾向，且其背后存在的擅用個(gè)人信息、身份竊取以及操縱身份驗(yàn)證等問題直接威脅和挑戰(zhàn)現(xiàn)有技術(shù)監(jiān)管體系。另外，生成式人工智能可以被用于對(duì)已有內(nèi)容的改寫、更新，從而幫助一些不良行為者逃避相似性檢測，進(jìn)而為相關(guān)內(nèi)容貼上“原創(chuàng)”標(biāo)簽，擾亂正常版權(quán)秩序。

　　

　?。ㄋ模┖铣扇烁裢癸@價(jià)值主張，偽造情感紐帶

　　

　　生成式人工智能可以塑造出具有較好交互性與較強(qiáng)逼真度的合成人格，如數(shù)字人主播、虛擬主持人、聊天機(jī)器人等，這類合成人格能夠模仿人的聲音與行為，并與用戶建立互動(dòng)關(guān)系。合成人格在豐富人機(jī)交互多樣性的同時(shí)，也在一定程度上挑戰(zhàn)或沖擊人際關(guān)系的真實(shí)性，其通過營造與用戶之間的虛擬情感紐帶，容易使用戶對(duì)其形成依戀，且這種依戀會(huì)影響用戶在現(xiàn)實(shí)世界的社交關(guān)系。兒童在與合成人格交互過程中，會(huì)將其視為有想法和感覺的個(gè)體，從而對(duì)其形成情感依賴。成人在同虛擬伴侶交互過程中，亦存在形成不良依賴的風(fēng)險(xiǎn)。然而，基于生成式人工智能的合成人格可能會(huì)延續(xù)偏見，并在輸出結(jié)果中凸顯有偏見的價(jià)值主張，進(jìn)而將影響用戶認(rèn)知，甚至誤導(dǎo)和扭曲對(duì)現(xiàn)實(shí)的看法，造成不良后果。與生成式人工智能的有機(jī)交互正在深刻改變著人們的認(rèn)知習(xí)慣，其不僅是被動(dòng)地接收指令，同時(shí)亦在交互過程中積極塑造人們的價(jià)值觀念與處事方式，為人們提供思考建議及解決方案。顯然，對(duì)生成式人工智能的過度依賴，或?qū)⑹谷藗冇l(fā)深陷在由“技術(shù)理性”驅(qū)動(dòng)的“情感泥沼”中，受到合成人格的操控而不能自拔。

　　

　　另外，基于生成式人工智能塑造的合成人格，其與用戶的交互過程及方式，將映射至用戶的其他人際交往，即用戶將以其人機(jī)交互習(xí)慣實(shí)施現(xiàn)實(shí)社交行為。如有研究發(fā)現(xiàn)，兒童與作為社交角色的合成人格交談過程中，其交談方式及習(xí)慣會(huì)復(fù)制到與包括父母在內(nèi)的其他人的交談中。同樣，與聊天機(jī)器人的長期相處、交談，會(huì)導(dǎo)致用戶的話語習(xí)慣逐漸趨向此類合成人格的風(fēng)格。這種虛擬情感紐帶的建立與強(qiáng)化，或?qū)?dǎo)致用戶將生成式人工智能給定的結(jié)果視為真實(shí)且權(quán)威的情感表達(dá)，進(jìn)而影響用戶的態(tài)度與決策。但若是基于生成式人工智能的合成人格受特定商業(yè)利益或價(jià)值導(dǎo)向驅(qū)動(dòng)，可能造成其所生成內(nèi)容的價(jià)值偏頗或不客觀、非理性，損害用戶的信息獲取權(quán)益及合理決策過程，從而造成決策失誤。其中最典型案例莫過于生成式人工智能在心理學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，合成人格的不當(dāng)言論或建議，可能嚴(yán)重傷害用戶身心健康，甚至在社會(huì)層面帶來連鎖性負(fù)面影響。

　　

　　五、規(guī)范進(jìn)路

　　

　　生成式人工智能助力數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作的推進(jìn)策略

　　

　　生成式人工智能正深刻重塑著數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作方式，以及基于數(shù)字內(nèi)容的人機(jī)交互方式，其崛起表征著新時(shí)代的重大技術(shù)進(jìn)步與變革。隨著各類模型應(yīng)用在數(shù)字世界中廣泛出現(xiàn)甚至在部分領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)，其將對(duì)數(shù)字內(nèi)容生態(tài)建設(shè)帶來顛覆性影響。但生成式人工智能的具體應(yīng)用也帶來了諸多風(fēng)險(xiǎn)與隱憂，需要積極應(yīng)對(duì)。尤其在人機(jī)界限逐漸重合、模糊的當(dāng)下，探索行之有效的行動(dòng)框架和制度準(zhǔn)則，以在技術(shù)創(chuàng)新與人類效益最大化之間取得平衡，具有現(xiàn)實(shí)意義。

　　

　　（一）鼓勵(lì)國際開放創(chuàng)新，促進(jìn)良性競合

　　

　　生成式人工智能應(yīng)用于數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，其發(fā)展?jié)摿Σ⒎莾H停留于內(nèi)容創(chuàng)作效能提升方面，更在于要推動(dòng)數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的跨越式、高質(zhì)量發(fā)展。全球互聯(lián)互通場景下，挖掘和釋放生成式人工智能的發(fā)展?jié)摿?，在關(guān)注和激勵(lì)本土創(chuàng)新的同時(shí)，亦應(yīng)鼓勵(lì)國際開放創(chuàng)新。在技術(shù)開發(fā)環(huán)節(jié)，鼓勵(lì)適當(dāng)程度的開源合作，尤其要同國際頭部研發(fā)企業(yè)或機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)、算法與平臺(tái)方面開展深度交流合作，以開放性研究合作突破技術(shù)瓶頸。探索主導(dǎo)或參與生成式人工智能開發(fā)及應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)制定工作，以確保技術(shù)的穩(wěn)定性、互操作性和可持續(xù)性，同時(shí)減少和化解非必要的技術(shù)競爭與摩擦。圍繞數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作，應(yīng)進(jìn)一步鼓勵(lì)國際范圍內(nèi)的跨學(xué)科創(chuàng)新合作，將生成式人工智能與社會(huì)學(xué)、醫(yī)學(xué)、心理學(xué)、環(huán)境科學(xué)等學(xué)科相結(jié)合，于人類命運(yùn)共同體視角下推動(dòng)解決全球性挑戰(zhàn)與問題。

　　

　　人工智能技術(shù)的分布不均衡或?qū)⒓觿∪蚍秶牟黄降?，開放公平的國際合作能夠有效化解生成式人工智能領(lǐng)域的單邊主義風(fēng)險(xiǎn)，并防止出現(xiàn)新的技術(shù)鴻溝。鼓勵(lì)國際開放創(chuàng)新，其核心在于增加生成式人工智能開發(fā)與應(yīng)用的透明度，旨在共同防范和消除已經(jīng)出現(xiàn)或潛在的價(jià)值偏見、算法黑箱、數(shù)據(jù)濫用及篡改、虛假信息肆虐等風(fēng)險(xiǎn)，促使各主體在良性競爭與合作中增強(qiáng)創(chuàng)新力與創(chuàng)造力。需要注意的是，在開展全球創(chuàng)新合作過程中，應(yīng)將文化、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等的差異性納入考量范圍，準(zhǔn)確把握歐盟、美國、中國及其他全球南方國家在生成式人工智能技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用中所處地位，從而在公平、互信基礎(chǔ)上推進(jìn)技術(shù)競合。

　　

　　在生成式人工智能的全球競爭格局中，中國雖在設(shè)計(jì)系統(tǒng)和標(biāo)準(zhǔn)體系方面較之歐盟、美國處于被動(dòng)地位，但在知識(shí)產(chǎn)權(quán)和專利方面已占據(jù)領(lǐng)先。圍繞其在數(shù)字內(nèi)容領(lǐng)域的應(yīng)用升級(jí)與優(yōu)化，推動(dòng)國際開放創(chuàng)新，應(yīng)結(jié)合中國式現(xiàn)代化發(fā)展進(jìn)程與具體形勢，奉行技術(shù)多邊主義，有針對(duì)性地實(shí)施技術(shù)外交政策，打造中國式現(xiàn)代化數(shù)字內(nèi)容生態(tài)的同時(shí)，嘗試推動(dòng)生成式人工智能及其數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作成果的全球傳播。其中，應(yīng)致力于將中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化、中國式現(xiàn)代化發(fā)展理念等中國元素融入數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作實(shí)踐，在推動(dòng)技術(shù)競合的同時(shí)，促進(jìn)中國數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)等走向海外，進(jìn)而提升技術(shù)創(chuàng)新、理念創(chuàng)新與文化創(chuàng)新的全球可見度，助力打造新時(shí)期的中國品牌。

　　

　　（二）優(yōu)化內(nèi)容評(píng)價(jià)機(jī)制，增加優(yōu)質(zhì)供給

　　

　　生成式人工智能助力人類創(chuàng)作者更高效地進(jìn)行內(nèi)容生成，一定程度上加劇了創(chuàng)作者之間的競爭。而由于內(nèi)容制作成本的整體下降，數(shù)字內(nèi)容正變得更加商業(yè)化，但同時(shí)也面臨著創(chuàng)意匱乏、難以出眾的挑戰(zhàn)，其中不乏出現(xiàn)同質(zhì)、低質(zhì)內(nèi)容泛濫現(xiàn)象，用戶對(duì)高質(zhì)量內(nèi)容的需求與優(yōu)質(zhì)內(nèi)容供給不足的失衡局面亟待化解。對(duì)此，應(yīng)著重優(yōu)化內(nèi)容評(píng)價(jià)機(jī)制，運(yùn)用好生成式人工智能對(duì)目標(biāo)受眾的分析定位功能，準(zhǔn)確把握和遵循智媒時(shí)代的社交傳播規(guī)律、輿情發(fā)展規(guī)律、受眾情緒反應(yīng)規(guī)律，提高優(yōu)質(zhì)內(nèi)容產(chǎn)出及可見度，助力打造高質(zhì)量的數(shù)字內(nèi)容生成與消費(fèi)生態(tài)。

　　

　　一方面，注重?cái)?shù)字內(nèi)容的可追溯性，并對(duì)內(nèi)容來源進(jìn)行確權(quán)。可追溯性是指能夠追溯數(shù)字內(nèi)容的具體來源、生成過程與修改記錄，在確定內(nèi)容創(chuàng)作者和出處的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行確權(quán)，是提升內(nèi)容真實(shí)性和可信度的重要前提。信息冗余環(huán)境下，強(qiáng)化可追溯性和確權(quán)有助于引導(dǎo)公眾辨識(shí)信息真假。同時(shí)，針對(duì)數(shù)字內(nèi)容的確權(quán)操作能夠有效保護(hù)創(chuàng)作者的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，激勵(lì)內(nèi)容創(chuàng)作者的創(chuàng)意涌現(xiàn)和優(yōu)質(zhì)內(nèi)容產(chǎn)出，利于數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的長遠(yuǎn)健康發(fā)展。對(duì)此，要用好區(qū)塊鏈、數(shù)字水印等技術(shù)手段，確定內(nèi)容的原創(chuàng)性、唯一性與可追溯性，強(qiáng)化數(shù)字版權(quán)管理，并將其納入內(nèi)容質(zhì)量評(píng)價(jià)的整體框架內(nèi)，為高質(zhì)量的數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作保駕護(hù)航。

　　

　　另一方面，注重強(qiáng)化人的創(chuàng)造力介入。生成式人工智能在創(chuàng)作內(nèi)容時(shí)主要基于既有數(shù)據(jù)進(jìn)行重新組合，其缺乏人類對(duì)事物的深刻洞察力和獨(dú)特品位，要實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、原創(chuàng)性的內(nèi)容生成，離不開人類的創(chuàng)造力。將人類創(chuàng)造力貫穿于數(shù)字內(nèi)容生成過程中，有助于增強(qiáng)內(nèi)容輸出的連貫性、精準(zhǔn)性、原創(chuàng)性和生動(dòng)性，且來自人類創(chuàng)作者的反饋、校對(duì)將確保模型所生成的內(nèi)容符合較高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。錨定高質(zhì)量內(nèi)容供給，要充分發(fā)揮好人機(jī)協(xié)同效益，利用機(jī)器與人工的雙重比較優(yōu)勢，促進(jìn)發(fā)散性思維，發(fā)掘新視角、擁抱新想法，從而在創(chuàng)意涌現(xiàn)、評(píng)估及實(shí)施過程中，為目標(biāo)受眾提供高質(zhì)量的內(nèi)容服務(wù)。

　　

　?。ㄈ┩七M(jìn)多方協(xié)同治理，糾偏技術(shù)異化

　　

　　生成式人工智能的深度應(yīng)用，將引發(fā)全球力量平衡與結(jié)構(gòu)的根本性變化。面對(duì)技術(shù)異化帶來的巨大挑戰(zhàn)，亟需相關(guān)各方加強(qiáng)協(xié)同，在平衡好權(quán)利與責(zé)任的基礎(chǔ)上，共同建立技術(shù)治理規(guī)范性框架，降低或消除其潛在風(fēng)險(xiǎn)。生成式人工智能更新快、擴(kuò)散快、應(yīng)用廣的特性，決定了其治理思路將異于其他技術(shù)治理，需要充分意識(shí)到生成式人工智能是一種全新的力量投射，其治理過程亦是開發(fā)者、應(yīng)用者、監(jiān)管者等主體的博弈過程。推進(jìn)多方協(xié)同治理，要將其與生成式人工智能的發(fā)展特征相適配，以發(fā)展性、科學(xué)性、未來性視角對(duì)技術(shù)發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行系統(tǒng)審視，進(jìn)而制定有效的治理方案。

　　

　　在參與主體方面，目前生成式人工智能本身具有技術(shù)復(fù)雜性、不可預(yù)見性、發(fā)展排他性，對(duì)于該技術(shù)的治理亦應(yīng)聯(lián)合各關(guān)涉主體，共同應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。具體而言，圍繞數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作，加強(qiáng)政府監(jiān)管部門、科技研發(fā)企業(yè)、技術(shù)應(yīng)用平臺(tái)、數(shù)字產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)、內(nèi)容策劃與創(chuàng)作者等主體的交流合作，明確各方治理責(zé)任，提升技術(shù)透明度。發(fā)揮好科研院所、智庫機(jī)構(gòu)、高校等主體的協(xié)同作用，聚焦技術(shù)治理各項(xiàng)垂直議題開展專項(xiàng)攻關(guān)，形成有關(guān)算法、數(shù)據(jù)等要素治理的理論框架與實(shí)施方案。堅(jiān)持全球視野，積極倡導(dǎo)和建立國際通用的技術(shù)治理標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，彌合監(jiān)管差異，聯(lián)合世界各國共同應(yīng)對(duì)生成式人工智能的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，對(duì)技術(shù)應(yīng)用的顯性或隱性異化傾向予以糾偏。

　　

　　在治理規(guī)則方面，應(yīng)堅(jiān)持模塊化、全維化、動(dòng)態(tài)化治理并重，爭取治理效能最大化。生成式人工智能已逐漸融入數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作全流程，這也導(dǎo)致技術(shù)應(yīng)用存在多發(fā)性風(fēng)險(xiǎn)，單項(xiàng)治理制度或政策不具備普遍適用性，需在對(duì)離散的、多樣的潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整體摸排的基礎(chǔ)上，實(shí)施模塊化治理，提高治理針對(duì)性。鑒于生成式人工智能應(yīng)用具有較低的準(zhǔn)入門檻，即相關(guān)開發(fā)和應(yīng)用主體能夠較為便捷地介入、參與或主導(dǎo)技術(shù)擴(kuò)散過程，在制定技術(shù)治理方案時(shí)應(yīng)平衡好激發(fā)創(chuàng)新活力和維持發(fā)展秩序，應(yīng)探索提高退出成本，以提升各主體遵守技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用規(guī)范的自覺性。同時(shí)，要結(jié)合技術(shù)發(fā)展趨勢，增強(qiáng)治理制度或政策的動(dòng)態(tài)性、靈活性，并著重提升其在技術(shù)治理過程中的自適應(yīng)和自我糾正能力。

　　

　?。ㄋ模?qiáng)化人本理念引領(lǐng)，回歸本質(zhì)需求

　　

　　生成式人工智能為數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作帶來革命性轉(zhuǎn)變，尤其在節(jié)約成本和提高生產(chǎn)力方面表現(xiàn)搶眼，但這并不意味著其要取代人類。反之，生成式人工智能作為人類進(jìn)步的工具和階梯，應(yīng)始終以人為中心，以滿足人的本質(zhì)性需求為目標(biāo)。強(qiáng)化生成式人工智能對(duì)數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作的賦能作用，需要進(jìn)一步強(qiáng)化人機(jī)協(xié)同合作，逐漸將人從機(jī)械性、事務(wù)性任務(wù)中抽脫，使人更加專注于與創(chuàng)造力、專業(yè)知識(shí)、關(guān)系建構(gòu)等相關(guān)的事項(xiàng)。同時(shí)，要將目前內(nèi)容創(chuàng)作的效率導(dǎo)向、規(guī)模導(dǎo)向、流量導(dǎo)向，轉(zhuǎn)至面向高質(zhì)量發(fā)展的共創(chuàng)導(dǎo)向、創(chuàng)意導(dǎo)向和價(jià)值導(dǎo)向，不斷強(qiáng)化人在這場智能化轉(zhuǎn)型大潮中的主導(dǎo)作用。

　　

　　一方面，生成式人工智能應(yīng)致力于滿足人的交互需求。在馬斯洛看來，社交需求是人類的一項(xiàng)本質(zhì)性需求。將生成式人工智能應(yīng)用于數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作，其目標(biāo)亦是滿足來自人類創(chuàng)作者或目標(biāo)受眾的交互需求，基于生成式人工智能的合成人格儼然已成為人類的重要交互對(duì)象。且較之其他技術(shù)不同的是，生成式人工智能正嘗試將人類的思維過程機(jī)械化。對(duì)此，于算法設(shè)計(jì)和優(yōu)化方面，應(yīng)著力提升算法對(duì)人類思想的理解力，尤其是對(duì)人類情緒、文化背景等議題細(xì)微差異或變化的感知力，從而基于交互內(nèi)容鼓勵(lì)和引導(dǎo)人類的親社會(huì)行為，以正面、積極的信息響應(yīng)消除人類的負(fù)面和不良情緒。于數(shù)據(jù)采集與訓(xùn)練方面，隨著生成式人工智能滲透至社會(huì)各個(gè)角落，并將更多人納入互動(dòng)范圍，其中不乏用戶將其作為情緒宣泄或制造對(duì)立的工具，相應(yīng)的行為數(shù)據(jù)或被納入模型后續(xù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中，進(jìn)而會(huì)引發(fā)價(jià)值誤導(dǎo)、觀點(diǎn)極化乃至反社會(huì)行為等系列反應(yīng)，需予以重點(diǎn)考慮，探索更為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)過濾方案。

　　

　　另一方面，生成式人工智能應(yīng)致力于滿足人的求索需求。從應(yīng)用實(shí)踐來看，生成式人工智能可以從增強(qiáng)創(chuàng)造力、提高學(xué)習(xí)效率、支撐專業(yè)研究等方面提升人類認(rèn)知能力。要進(jìn)一步增強(qiáng)生成式人工智能對(duì)人類認(rèn)知能力的驅(qū)動(dòng)作用，就需要充分發(fā)揮人的主觀能動(dòng)性。作為技術(shù)使用方的人，要清晰認(rèn)識(shí)技術(shù)模型的功能、影響及其局限性，注重培養(yǎng)并運(yùn)用批判性思維，對(duì)技術(shù)生成內(nèi)容進(jìn)行批判性驗(yàn)證與完善，進(jìn)而提升內(nèi)容生成質(zhì)量。圍繞數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作與創(chuàng)意生成，增進(jìn)人機(jī)協(xié)同、人際協(xié)作，運(yùn)用好技術(shù)與人的比較優(yōu)勢，通過建立聯(lián)動(dòng)配合的合作框架，拓展創(chuàng)新空間。同時(shí)，要注重在不同生成式人工智能模型應(yīng)用中獲取和發(fā)掘新思路、新觀點(diǎn)、新趨勢，尋求和完善生成結(jié)果的多樣性。

　　

　　六、結(jié)語

　　

　　生成式人工智能應(yīng)用于數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作，深刻變革和重塑著原創(chuàng)性與想象力的概念本身，其能夠顯著促進(jìn)人類的創(chuàng)新創(chuàng)造意識(shí)，拓展內(nèi)容創(chuàng)作的敘事界限。但是作為一把雙刃劍，模型應(yīng)用的背后亦潛藏巨大風(fēng)險(xiǎn)，或?qū)?shù)字內(nèi)容產(chǎn)業(yè)、價(jià)值觀念、社會(huì)秩序等帶來挑戰(zhàn)和沖擊。生成式人工智能作為數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作的新型工具，其在提高生產(chǎn)力、激發(fā)創(chuàng)造力、增強(qiáng)連接力方面的應(yīng)用潛力是不可否認(rèn)的。然而，對(duì)于這些潛力與功能如未加謹(jǐn)慎使用或管理，盲目的技術(shù)樂觀主義可能導(dǎo)致人類對(duì)生成式人工智能的過度依賴，對(duì)模型生成結(jié)果不加批判地認(rèn)可和應(yīng)用，最終將造成批判性思維和認(rèn)知能力的弱化。

　　

　　克服這些問題的關(guān)鍵在于對(duì)技術(shù)開發(fā)及應(yīng)用全流程進(jìn)行系統(tǒng)監(jiān)測、動(dòng)態(tài)改進(jìn)和開放對(duì)話，有效放大其應(yīng)用優(yōu)勢，避免落入技術(shù)誤用的陷阱。要充分認(rèn)識(shí)到生成式人工智能是人類智慧的增強(qiáng)器而非替代品，將人工智能的自適應(yīng)演化與人類監(jiān)督深度融合，從而確保其生成內(nèi)容具備正確價(jià)值導(dǎo)向和高質(zhì)量。要不斷加大對(duì)生成式人工智能模型的高質(zhì)量數(shù)據(jù)補(bǔ)給，擴(kuò)大數(shù)據(jù)來源，將社會(huì)主流價(jià)值觀念與優(yōu)秀文化基因融入其中，以有效改善當(dāng)前數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作中出現(xiàn)的同質(zhì)化、低質(zhì)量、無深度的行業(yè)現(xiàn)象。強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)安全管理，為生成式人工智能的開發(fā)及應(yīng)用提供安全的技術(shù)環(huán)境，防止未經(jīng)允許的數(shù)據(jù)訪問或?yàn)E用，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解除網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)生成式人工智能的訓(xùn)練方法、決策標(biāo)準(zhǔn)及內(nèi)容創(chuàng)作結(jié)果進(jìn)行定期審查和評(píng)估，根據(jù)所收集到的偏見傾向或技術(shù)盲點(diǎn)對(duì)模型框架進(jìn)行補(bǔ)足完善，提升技術(shù)安全性與穩(wěn)健性。

　　

　　此外，健全技術(shù)治理框架應(yīng)作為生成式人工智能未來部署的重點(diǎn)。重點(diǎn)關(guān)注生成式人工智能模型中算法的真實(shí)性、透明度與公平性，從而防止決策過程及生成結(jié)果存在偏見。完善生成式人工智能監(jiān)管的制度體系，明確技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用的底線和紅線，并建立可追溯機(jī)制和問責(zé)機(jī)制，引導(dǎo)形成負(fù)責(zé)任的生成式人工智能發(fā)展生態(tài)。強(qiáng)化人在生成式人工智能治理框架中的主導(dǎo)性地位，對(duì)人為或自適應(yīng)的技術(shù)進(jìn)化過程予以監(jiān)督，并適時(shí)介入保障及時(shí)糾偏。在開放合作的基礎(chǔ)上，兼顧好本土需求與全球視野，積極建立協(xié)調(diào)一致的技術(shù)監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)和治理體系，確保生成式人工智能在合理框架內(nèi)持續(xù)向高質(zhì)量發(fā)展挺進(jìn)。

　　

　　未來，伴隨生成式人工智能迭代升級(jí)與日趨成熟，技術(shù)應(yīng)用與治理標(biāo)準(zhǔn)愈發(fā)完善，并將與技術(shù)發(fā)展進(jìn)程有機(jī)匹配，契合數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作的新需求與新形勢，現(xiàn)階段所面臨的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)與障礙亦將被新技術(shù)、新功能所化解和取代。彼時(shí)，生成式人工智能將更高效賦能了解和掌握數(shù)字世界運(yùn)行規(guī)律的人類創(chuàng)作者，進(jìn)一步培育和激發(fā)人類在內(nèi)容策劃與創(chuàng)作方面的創(chuàng)新潛力。